發(fā)電機繞組與偏心故障交叉特征分析及其檢測方法研究.pdf

1、本文在詳細分析轉(zhuǎn)子勵磁繞組匝間短路、定子繞組短路等電氣故障的電氣信號特征，以及氣隙偏心故障的振動特征基礎上，進一步研究了電氣故障的振動特征和機械故障的電氣特征(即故障交叉特征)，提出了故障特征的自動識別、自適應神經(jīng)網(wǎng)絡算法及相關的故障檢測方法，并研制開發(fā)了基于虛擬儀器技術的故障檢測系統(tǒng)。本文的主要研究成果如下： 1、對發(fā)電機定轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障的振動特征和電氣特征進行了機理分析與實驗研究。得到了故障發(fā)生時定子繞組并聯(lián)支路環(huán)流特

2、征和轉(zhuǎn)子勵磁繞組中感應附加諧波電流特征，給出了勵磁電流諧波頻率與氣隙主磁場諧波次數(shù)、發(fā)電機極對數(shù)、轉(zhuǎn)子機械轉(zhuǎn)數(shù)的關系表達式。并得到了故障發(fā)生時定轉(zhuǎn)子徑向振動特征和轉(zhuǎn)子勵磁繞組匝間短路位置對振動的影響。通過分析比較轉(zhuǎn)子勵磁繞組短路故障和轉(zhuǎn)子不平衡故障時定轉(zhuǎn)子徑向振動特征，提出了基于定轉(zhuǎn)子振動特性的發(fā)電機轉(zhuǎn)子故障檢測方法，實驗結(jié)果表明，可有效區(qū)分轉(zhuǎn)子勵磁繞組匝間短路故障和轉(zhuǎn)子不平衡故障。 2、對發(fā)電機氣隙偏心故障的振動特征和電氣特征

3、進行了機理分析與實驗研究。通過分析氣隙偏心故障的電磁特性，指出靜偏心將激發(fā)定轉(zhuǎn)子2倍機械轉(zhuǎn)頻的振動；動偏心將激發(fā)轉(zhuǎn)子與機械轉(zhuǎn)頻同頻的振動，激發(fā)定子1倍、2倍、3倍、4倍機械轉(zhuǎn)頻的振動。通過分析定子繞組并聯(lián)支路間的電壓差表達式，指出靜偏心、動偏心都將引起基波環(huán)流，且環(huán)流幅值隨偏心程度增加而增加。通過比較轉(zhuǎn)子勵磁繞組匝間短路、轉(zhuǎn)子不平衡、氣隙靜偏心、氣隙動偏心故障時轉(zhuǎn)子振動特性和定子繞組并聯(lián)支路環(huán)流特性的區(qū)別，提出了基于轉(zhuǎn)子振動和定子繞組并

4、聯(lián)支路環(huán)流特性的機電綜合特征故障檢測方法。 3、通過對轉(zhuǎn)子勵磁繞組匝間短路實驗分析，表明發(fā)電機轉(zhuǎn)子軸心軌跡不僅受機械故障的影響，同時也受電氣故障的影響。并提出了一種基于計算機圖形學分析方法的軸心軌跡進動方向自動識別方法，仿真與實驗都得到較好的識別結(jié)果。 4、提出一種新的BP網(wǎng)絡學習算法—誤差逼近度漸進收縮學習算法和一種新的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(RBFNN)算法—兩層迭代聚類算法。建立了基于自適應人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)電機故障識別